生成Deep Learning―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 第2版 [単行本]

生成Deep Learning―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 第2版 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  生成ＡＩの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、ＧＰＴ、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成ＡＩのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１部　生成ディープラーニング入門（生成モデリング；ディープラーニング）
  第２部　手法（変分オートエンコーダ；敵対的生成ネットワーク；自己回帰モデル；正規化フローモデル；エネルギーベースモデル；拡散モデル）
  第３部　応用（トランスフォーマ；高度なＧＡＮ；音楽生成；世界モデル；マルチモーダルモデル；まとめ）

• 出版社からのコメント

  生成AIの基礎から応用までを網羅した本格的な解説書。ディープラーニングの基礎から、画像、テキスト、音楽生成の最先端まで解説。

• 内容紹介

  生成AIの基礎から応用までを網羅！
  生成AIの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  フォスター,デビッド(フォスター,デビッド／Foster,David)
  データサイエンティスト、起業家、教育者。専門は、クリエイティブ分野におけるＡＩの活用。Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｐａｒｔｎｅｒｓ（ＡＤＳＰ）の共同設立者として、組織がデータとＡＩの改革力を活用できるようにする手助けをしている。ケンブリッジ大学のトリニティ・カレッジで数学の修士号、ウォーリック大学でオペレーションズ・リサーチの修士号を取得。Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｅ（ＭＬＩ）の教職員でもあり、ＡＩの実用的な応用と現実世界の問題解決に焦点を当てて研究している。研究テーマはＡＩアルゴリズムの透明性と解釈可能性の向上で、ヘルスケアにおける説明可能な機械学習に関する文献を発表している
  
  松田 晃一(マツダ コウイチ)
  石川県羽咋市生まれ。博士（工学、東京大学）。元ソフトウェア技術者／研究者／管理職、ＰＡＷ∧２のクリエータ／大学教授。最近立ち上げたＰｙｔｈｏｎプログラミング入門の講義がうまくでき書籍化を考えている。ＨＣＩ／ＡＲ／ＵＸ、画像系機械学習などに興味を持つ。コンピュータで「少し楽しく」「少し面白く」「少し新しく」「少し便利に」。夏と海、旅行（沖縄、温泉）、絵画をこよなく愛す。以前はフリーソフト（ｔｇｉｆ）を開発し、漫画・イラストを描きコミケで売る
  
  小沼 千絵(オヌマ チエ)
  東京工業大学情報科学科卒業。電機メーカーに入社。日本語処理、アプリケーション開発環境、ネットワークルーティング関連の業務に携わった後、Ｗｅｂサイトの構築、運営に従事した。どちらかというと、プログラミング自体よりもドキュメント類の作成のほうを進んでやりたがる、技術者としては少し変わり者。特にマニュアルの制作と技術英語の翻訳に強い興味を持っている

生成Deep Learning―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 第2版 の商品スペック